{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c70b404a",
   "metadata": {},
   "source": [
    "注意事项：\n",
    "（1）程序代码用到Python包statsmodels, scipy, numpy, patsy, sklearn，matplotlib等，使用pip命令安装，可在网上查询pip命令的用法。\n",
    "（2）所用到的数据和程序代码都放在Up主的github仓库里，其中data文件夹存放了所有数据文件。有一些示例的数据是代码生成或直接放在代码里的，无需下载。\n",
    "（3）本程序可以使用Jupyter、Jupyterlab或VSCode+Python插件运行。\n",
    "（4）github代码下载无需登录，但最好申请一个账号。Up主最常用的github工具为TortoiseGit。代码仓库网址：https://github.com/jinhualee/datashine\n",
    "（5）学习本课程需要Python和数学基础，后者包括：微积分（建议学习《托马斯大学微积分》），概率统计和线性代数参考教材在本视频《课程导学》里有介绍和推荐。\n",
    "（6）后续课程将向两个方向延伸：一是基础端：Python编程基础与数学基础；二是提升端：计量经济学、机器学习与深度学习。前期准备工作已完成（确定教材、示例代码及其全中文注释），马上开始视频制作。敬请期待！"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
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}
